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带频繁区域的空间并置模式挖掘方法: 1; 作者罗浩瑜芦俊丽陈雪瑶《计算机应用研究》北大核心 2025年第7期2086-2095,共10页; 聚焦于空间并置模式挖掘,旨在探索空间特征间的共存关系。传统方法虽能识别频繁共存的模式,但无法确定这些模式在空间中的具体分布区域。为了解决这一问题,提出了一种新颖的带频繁区域的空间并置模式挖掘算法。算法分为两个阶段,第一阶... 展开更多; 关键词空间并置模式挖掘频繁区域候选区域拓展区域区域粗参与度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于候选组合频繁模式的骨干网蠕虫检测研究被引量：1: 2; 作者许晓东杨甦朱士瑞《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期178-180,192,共4页; 现有的网络蠕虫检测方法大多都是基于包的检测,针对骨干网IP流检测的研究较少,同时也不能很好地描述蠕虫的攻击模式。为此研究了一种在骨干网IP流数据环境下的蠕虫检测方法,通过流活跃度增长系数和目的地址增长系数定位可疑源主机,接着... 展开更多; 关键词蠕虫攻击检测 IP流候选组合频繁模式挖掘 FP-树; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法被引量：4: 3; 作者朱光喜吴伟民 +1 位作者阮幼林刘干《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第4期34-36,共3页; 挖掘频繁模式是许多数据挖掘任务的关键步骤。基于FP-Tree的挖掘算法由于无须生成候进项集效率明显高于Apriori类算法,但FP-Tree结构存在动态维护复杂、而且在挖掘过程中需要递归地创建大量的条件FP-Tree,时空效率不高。因此,本文提出... 展开更多; 关键词频繁模式挖掘算法前缀关键步骤数据挖掘候选项集动态维护挖掘过程时空效率相关信息深度优先数据结构新算法中节点递归; 在线阅读下载PDF 职称材料

有效挖掘闭合组合序列模式: 4; 作者闫雷鸣孙志挥 +2 位作者张柏礼杨明姚蓓《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第6期186-190,205,共6页; 序列模式的挖掘是近年来的研究热点之一,目前很多研究都集中在闭合频繁项集与闭合序列模式的挖掘,较少涉及更加复杂、有重要应用价值的组合序列模式。针对任意长度和任意组合次数的频繁组合序列模式,提出了一种挖掘全部闭合的组合序列... 展开更多; 关键词频繁序列闭合组合序列组合模式数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FP-tree频集模式的FP-Growth算法对关联规则挖掘的影响被引量：25: 5; 作者陆楠王喆周春光《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期180-185,共6页; 通过对两个有代表性的算法Apriori和FP-Growth的剖析,说明频集模式挖掘的过程,比较有候选项集产生和无候选项集产生算法的特点,并给出FP-tree结构的构造方法以及对挖掘关联规则的影响,提出了对算法的改进方法.; 关键词数据挖掘关联规则频繁项集无候选项集 FP-tree频集模式 FP-GROWTH算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

序列模式的一种挖掘算法被引量：4: 6; 作者陈金玉樊兴华曹长修《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期92-94,共3页; 序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一。基于记录数据库频繁集中各元素Ctid表的基础上 ,提出了序列模式挖掘的一种算法ISP。该算法考虑了项目集与序列之间的关系 ,利用时序连接法 ,采用不同的构造法 ,构造出相对应的候选集 ,... 展开更多; 关键词序列模式挖掘算法ISP 频繁集候选集数据挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

一个不需要候选集的挖掘关联规则算法的研究: 7; 作者龙际珍颜宏文《长沙电力学院学报（自然科学版）》 2002年第2期31-34,共4页; 挖掘关联规则是数据挖掘中的一个重要课题 .针对挖掘关联规则典型算法中的某种不足 ,介绍了一个不需要产生候选集的挖掘关联规则的算法FP tree .经过深入研究 ,对它进行了分析和评价 .; 关键词数据挖掘知识发现关联规则频繁项目集条件模式库 FP-TREE算法候选集; 在线阅读下载PDF 职称材料

高效FP-TREE创建算法被引量：4: 8; 作者邱勇兰永杰《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第10期98-100,共3页; 如何从大型数据库中挖掘关联规则是数据挖掘的一个重要的问题。FP-growth是一个著名的不产生候选集的高效频繁模式挖掘算法,它使用专门的数据结构FP-tree。为了进一步提高FP-grown算法效率,提出一个新的并行算法PFPTC,可以并发地创建子F... 展开更多; 关键词挖掘算法候选集频繁模式关联规则合并算法大型数据库算法效率 FP 创建并发; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名带频繁区域的空间并置模式挖掘方法: 1; 作者罗浩瑜芦俊丽陈雪瑶; 机构云南民族大学数学与计算机科学学院; 出处《计算机应用研究》北大核心 2025年第7期2086-2095,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(12361104) 兴滇英才青年拔尖人才资助项目(XDYC-QNRC-2022-0518)。; 文摘聚焦于空间并置模式挖掘,旨在探索空间特征间的共存关系。传统方法虽能识别频繁共存的模式,但无法确定这些模式在空间中的具体分布区域。为了解决这一问题,提出了一种新颖的带频繁区域的空间并置模式挖掘算法。算法分为两个阶段,第一阶段采用凝聚层次聚类方法,根据数据特性进行空间分区,进而在各聚类簇内确认实例间的邻近关系;第二阶段引入了并置模式存在区域与区域参与度概念,基于此逐阶识别并置模式的频繁区域。为加速频繁区域识别和模式挖掘过程,算法通过子模式的扩展区域快速构建高阶模式的候选区域,利用区域粗参与度提前筛除不可能频繁的候选区域。最后,通过在真实和模拟数据集上进行广泛的实验,验证了该算法在生成带频繁区域的空间并置模式数量、频繁区域的准确性以及频繁区域的精确度方面的表现。在真实数据集上,该算法的精确度为0.83~0.95。此外,在验证算法可扩展性的实验中,当数据集特征数量适中时,PROC-Col的性能较现有的先进算法multi-level提升了约2倍。; 关键词空间并置模式挖掘频繁区域候选区域拓展区域区域粗参与度; Keywords spatial co-location pattern mining frequent regions candidate regions expanded regions rough regional partici-pation index; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于候选组合频繁模式的骨干网蠕虫检测研究被引量：1: 2; 作者许晓东杨甦朱士瑞; 机构南京理工大学计算机科学与技术学院江苏大学网络中心江苏大学计算机与通信工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期178-180,192,共4页; 基金江苏省教育厅高校科学研究基金资助项目(03KJD520073); 文摘现有的网络蠕虫检测方法大多都是基于包的检测,针对骨干网IP流检测的研究较少,同时也不能很好地描述蠕虫的攻击模式。为此研究了一种在骨干网IP流数据环境下的蠕虫检测方法,通过流活跃度增长系数和目的地址增长系数定位可疑源主机,接着采用基于候选组合频繁模式的挖掘算法(CCFPM),将候选频繁端口模式在FP树路径中进行匹配来发现蠕虫及其攻击特性,实验证明该方法能快速地发现未知蠕虫及其端口扫描模式。; 关键词蠕虫攻击检测 IP流候选组合频繁模式挖掘 FP-树; Keywords worm attack detection IP flows candidate combination frequent pattern mining FP-tree; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法被引量：4: 3; 作者朱光喜吴伟民阮幼林刘干; 机构华中科技大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第4期34-36,共3页; 基金国家自然科学基金(603905405) 国家自然科学基金(60273075) 国家863计划课题(2001AA123014); 文摘挖掘频繁模式是许多数据挖掘任务的关键步骤。基于FP-Tree的挖掘算法由于无须生成候进项集效率明显高于Apriori类算法,但FP-Tree结构存在动态维护复杂、而且在挖掘过程中需要递归地创建大量的条件FP-Tree,时空效率不高。因此,本文提出一种基于前缀树的新算法。该算法通过引入一种新结构—前缀树(Prefix Tree)用来压缩存放数据所相关信息,并通过调整前缀树中节点信息和节点键直接在Prefix Tree上采用深度优先的策略挖掘频繁模式,而不需要任何附加的数据结构,从而大大提高了挖掘效率。; 关键词频繁模式挖掘算法前缀关键步骤数据挖掘候选项集动态维护挖掘过程时空效率相关信息深度优先数据结构新算法中节点递归; Keywords Frequent pattern Frequent itemsets FP-tree Prefix tree; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] H313 [语言文字—英语]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名有效挖掘闭合组合序列模式: 4; 作者闫雷鸣孙志挥张柏礼杨明姚蓓; 机构东南大学计算机科学与工程学院南京师范大学计算机科学与技术学院南京擎天科技有限公司; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第6期186-190,205,共6页; 基金国家自然科学基金(60873176 60803061) 江苏省自然科学基金(Bk2008293)资助; 文摘序列模式的挖掘是近年来的研究热点之一,目前很多研究都集中在闭合频繁项集与闭合序列模式的挖掘,较少涉及更加复杂、有重要应用价值的组合序列模式。针对任意长度和任意组合次数的频繁组合序列模式,提出了一种挖掘全部闭合的组合序列的算法CloCSP。为克服指数量级的候选序列进行闭合检验的困难,提出了既能生成频繁组合序列,又能有效剪枝,并同时完成闭合检验的混合扩展策略,该策略无需维护候选集。实验表明,CloCSP算法能够有效挖掘出隐藏在序列数据中,尤其是稠密数据集内的闭合组合序列模式,有助于揭示更加复杂的序列模式。; 关键词频繁序列闭合组合序列组合模式数据挖掘; Keywords Frequent sequences, Closed composite sequences, Composite Motif, Data mining; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FP-tree频集模式的FP-Growth算法对关联规则挖掘的影响被引量：25: 5; 作者陆楠王喆周春光; 机构深圳大学信息工程学院吉林大学计算机科学与技术学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期180-185,共6页; 基金国家自然科学基金(批准号:60175024) 教育部科学技术研究重点项目(批准号:02090) 教育部"符号计算与知识工程"重点实验室资助项目.; 文摘通过对两个有代表性的算法Apriori和FP-Growth的剖析,说明频集模式挖掘的过程,比较有候选项集产生和无候选项集产生算法的特点,并给出FP-tree结构的构造方法以及对挖掘关联规则的影响,提出了对算法的改进方法.; 关键词数据挖掘关联规则频繁项集无候选项集 FP-tree频集模式 FP-GROWTH算法; Keywords data mining association rule frequent item set non candidate item set; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名序列模式的一种挖掘算法被引量：4: 6; 作者陈金玉樊兴华曹长修; 机构重庆大学自动化学院; 出处《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期92-94,共3页; 基金国家教育部博士生基金资助项目!( 980 61117); 文摘序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一。基于记录数据库频繁集中各元素Ctid表的基础上 ,提出了序列模式挖掘的一种算法ISP。该算法考虑了项目集与序列之间的关系 ,利用时序连接法 ,采用不同的构造法 ,构造出相对应的候选集 ,从而计算出频繁集。由于算法ISP能够利用中间的挖掘结果 ,故提高了挖掘过程的效率。; 关键词序列模式挖掘算法ISP 频繁集候选集数据挖掘; Keywords sequential pattern mining algorithms ISP frequent sets candidate sets data mining; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP311.131 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一个不需要候选集的挖掘关联规则算法的研究: 7; 作者龙际珍颜宏文; 机构长沙电力学院数学与计算机系; 出处《长沙电力学院学报（自然科学版）》 2002年第2期31-34,共4页; 文摘挖掘关联规则是数据挖掘中的一个重要课题 .针对挖掘关联规则典型算法中的某种不足 ,介绍了一个不需要产生候选集的挖掘关联规则的算法FP tree .经过深入研究 ,对它进行了分析和评价 .; 关键词数据挖掘知识发现关联规则频繁项目集条件模式库 FP-TREE算法候选集; Keywords data mining knowledge discovery in database association rules frequent itemsets conditional pattern base conditional FP tree FP tree; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高效FP-TREE创建算法被引量：4: 8; 作者邱勇兰永杰; 机构山东工商学院信息与电子工程学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第10期98-100,共3页; 基金 This paper is supported by Shandong Physical Science Foundation(Y2002G08); 文摘如何从大型数据库中挖掘关联规则是数据挖掘的一个重要的问题。FP-growth是一个著名的不产生候选集的高效频繁模式挖掘算法,它使用专门的数据结构FP-tree。为了进一步提高FP-grown算法效率,提出一个新的并行算法PFPTC,可以并发地创建子FP-tree,以及一个FP-tree合并算法称作FP-merge,可以将两个FP-tree合并为一个。; 关键词挖掘算法候选集频繁模式关联规则合并算法大型数据库算法效率 FP 创建并发; Keywords Data mining,Association rules,ParaUel algorithm,FP-tree; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] R745.12 [医药卫生—神经病学与精神病学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	带频繁区域的空间并置模式挖掘方法	罗浩瑜芦俊丽陈雪瑶	《计算机应用研究》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于候选组合频繁模式的骨干网蠕虫检测研究	许晓东杨甦朱士瑞	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法	朱光喜吴伟民阮幼林刘干	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2005	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	有效挖掘闭合组合序列模式	闫雷鸣孙志挥张柏礼杨明姚蓓	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2010	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于FP-tree频集模式的FP-Growth算法对关联规则挖掘的影响	陆楠王喆周春光	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2003	25	在线阅读下载PDF 职称材料
6	序列模式的一种挖掘算法	陈金玉樊兴华曹长修	《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2001	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	一个不需要候选集的挖掘关联规则算法的研究	龙际珍颜宏文	《长沙电力学院学报（自然科学版）》	2002	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	高效FP-TREE创建算法	邱勇兰永杰	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2004	4	在线阅读下载PDF 职称材料